凡是你记不住的 , 都是本来就不需要记住的东西

本文强调教育应注重培养学生的思维方式而非单纯记忆知识。作者指出,整合少量知识比堆砌大量知识点更有价值,西方知识体系的逻辑构造有助于理解而非死记硬背。文章分析了大脑的记忆机制,提倡不去记忆的学习方式,鼓励学生享受短期记忆的自然遗忘过程,并通过独立思考和实践建立长期记忆。

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来源:http://blog.konghy.cn/2015/05/07/forget-isbest-teacher/

我所施行的教育,其要点不在于讲授了什么知识,而在于给学生建立起来的思维方式。与其堆砌罗列知识点,不如把较少的知识以更加有机的方式整合起来。我们常常能看到学习了很多知识的人,在面对实际问题时反而不如那些没怎么花时间学习大量知识的人。这是因为后者由于知识总量较少,反而能够下意识地以更加有机的方式整合的缘故。

对于中国学生来说,记忆知识已经成为习惯,所以教育的一个重要目的应当是纠正这种坏习惯。对于某些学生来说,有意识地“不去记忆”,在开始会很不适应。但对于所有的学生来说,这件事情总是非常快乐的, 因为“试着不去记住”总要比努力去记住”轻松的多 。 西方的知识体系是以一种逻辑性非常强的方式构造的,最强的是数学这样的学科,其次是 EECS 这样的学科。

我们来分析一下自己的大脑。对于正常人来说,最容易记住的是两类东西,第 一 类记忆是最近发生的事情,有的时候也叫做“短期记忆”;第 二 类记忆是事情的主干,它常常被称为诸如“要点”、“脉络”或“框架”。 先看前者,人们最近看过的知识,或者正在用的知识,会在头脑中形成短期记忆。这种记忆是自然形成的,不需要去刻意记忆。这种记忆会随着时间的推移渐渐消失,在消失的过程中剩下的东西就是后者。随着时间的推移,人们总是先忘掉最细枝末节的东西,然后再忘掉一些,最后只能记得事情大概的样子。

大自然创造了人类如此奇妙的大脑结构,你应当顺应这种结构,而不是对立。 如果你忘记了一些东西,一般来说因为你最近没有用它。你不需要为这种忘记而烦恼 – 既然最近没有用,那为什么要把它放在你大脑里呢。进一步,如果你凑巧将来永远用不到这些东西,那就更不用把它放进你的大脑里了。如果有一天你需要用到了,那么你只需要去文档中去把它查阅出来即可。如果那时你需要反复用到这些知识,你反复查阅的结果就是短期记忆再一次自然而然地形成了。我总是发现我的学生为忘记早先学过的知识而苦恼,他们会在空余时间一遍又一遍地重复看书上较早前学习过的内容。而我在这个时候总是让他们把手中的书放到一边,把节省下的时间和脑力集中在接下来这一段所说的事情上。

你应当享受上面第一类记忆的忘记过程,你只需要确保你能够足够快地重建它就可以。 新的短期记忆的形成速度取决于你有多少第二类记忆。你头脑中的第二类记忆越丰富,那么你重建第一类记忆的速度就越快。 这就像河道网一样,当河道网(第二类记忆)越密布的时候,开闸放水的水流就越容易地覆盖整个灌区(重建第一类记忆)。第二类记忆一旦形成,就能够在你头脑中长久地保存下去,就像在枯水季的河道一样。我可以告诉你知识的脉络是什么,换言之,我可以告诉你第二类记忆的内容,但是你无法通过“记住这些东西”的手段来建立第二类记忆。简单地把写在黑板上的“知识的脉络”记住,只是形成了第一类记忆而已,过几天一样会忘掉。

第二类记忆的形成必须建立在深刻理解和认同的基础上。这才是“你自己的思想”,这样的思想才会具有生命力。你都需要通过独立思考和实践才能真正地将“写在纸上的第二类记忆”其融入到你自己的第二类记忆中。 我的课堂除了讲授具体的知识之外,更重要的环节就是引导学生完成这个过程。我从不吝惜花在这个环节上的时间。甚至可以这样认为,我讲授的具体知识,从本质上来说也是在为第二类记忆的建立而储备必须的内容。在建立第二类记忆的过程中你完全不用担心忘记。你会发现,凡是你记不住的,都是本来就不需要记住的东西。

当你记住了什么,你很快就会忘掉;当你体会到了创造者的心境之时,你就不需要记忆了;当你领悟到其中的必然之后,你甚至不需要学习了 – 你会创造出属于你自己的精彩。

<think>嗯,用户问的是如何监控一个对象内部所有属性的使用,并在访问时打印出来。这个问题看起来像是想实现属性的访问跟踪或者日志记录。首先,我需要确定用户使用的编程语言,但问题里没有明确说明。过根据常见的编程场景,可能是在Python中,因为Python有比较灵活的属性访问机制,比如使用`__getattr__`或者`__getattribute__`方法。 用户的需求是每当对象内的属性被访问时,打印出相关信息。可能的实现方式包括重写特殊方法,比如在Python中,可以通过覆盖`__getattribute__`来拦截所有属性的访问。过需要注意的是,`__getattribute__`会拦截所有属性访问,包括方法调用,所以要小心处理,避免死循环。 另外,用户可能希望仅监控属性的读取,还可能包括设置和删除。这时候可能还需要覆盖`__setattr__`和`__delattr__`方法。例如,每当属性被设置时,也打印一条日志。 另一个可能性是使用装饰器或者元类来动态地给对象的属性添加监控功能。元类可以在类创建时拦截属性的定义,并为每个属性添加访问时的日志记录。这种方法可能更灵活,适用于多个类的情况。 或者,用户可能想使用现有的库或工具来实现监控,比如Python的`sys.settrace`来跟踪函数调用和属性访问,但这可能会比较复杂和影响性能。 还需要考虑用户的具体应用场景。比如,是否在调试过程中临时使用,还是需要长期监控。如果是调试,可能可以使用调试器或者在代码中插入打印语句。如果是长期监控,可能需要更健壮的日志系统。 另外,用户提到的“对象内的东西”是否包括嵌套对象?比如,如果对象的属性本身是另一个对象,是否需要递归地监控所有子对象的属性访问?这可能会增加实现的复杂性,需要考虑循环引用等问题。 可能的实现步骤:首先,创建一个类,覆盖`__getattribute__`方法,在该方法中加入打印语句,然后调用父类的`__getattribute__`获取属性值。需要注意的是,直接在`__getattribute__`中使用`self.xxx`会导致递归调用,应该使用`object.__getattribute__(self, name)`来避免。 例如: class MonitoredObject: def __getattribute__(self, name): attr = object.__getattribute__(self, name) print(f"Accessed attribute {name}") return attr 但这样只能捕获通过实例访问的属性,如果属性本身是方法,调用时会再次触发。而且,如果属性是可变对象,比如列表,修改它们的内容会触发日志。 或者,使用`@property`装饰器为每个属性创建描述符,但这样需要预先定义所有属性,够动态。 可能更全面的方法是结合`__getattr__`和`__getattribute__`,其中`__getattr__`处理未定义的属性,而`__getattribute__`处理所有属性访问。但需要谨慎处理避免递归。 例如: class Monitored: def __getattribute__(self, name): value = object.__getattribute__(self, name) print(f"Accessing {name}") return value def __setattr__(self, name, value): print(f"Setting {name} to {value}") object.__setattr__(self, name, value) 这样每次访问或设置属性时都会打印信息。 用户可能需要这样的类来调试对象的属性访问情况,比如查看哪些部分被修改或访问,或者在特定条件下触发日志。 另外,可能需要考虑性能问题,因为每次属性访问都进行打印可能会影响程序运行速度,特别是在高频访问的情况下。因此,用户可能需要在需要时关闭监控功能。 可能的扩展方向是使用上下文管理器或者标志位来控制日志的开启和关闭。 总结来说,用户需要一个动态监控对象属性访问的机制,并在每次访问时打印日志。解决方案是重写特殊方法`__getattribute__`和`__setattr__`,在方法中加入打印语句,并确保正确调用父类的方法以避免递归错误。</think>监控一个对象内部所有属性的访问并在使用时打印日志,可以通过重写特殊方法来实现。以下是基于Python的示例,展示如何动态追踪对象的属性读取和设置: ```python class MonitoredObject: def __init__(self, **kwargs): for key, value in kwargs.items(): # 避免直接调用 __setattr__ 导致递归 self.__dict__[key] = value def __getattribute__(self, name): # 获取属性值时触发 value = object.__getattribute__(self, name) print(f"[监控] 读取属性: {name} = {value}") return value def __setattr__(self, name, value): # 设置属性值时触发 print(f"[监控] 设置属性: {name} = {value}") object.__setattr__(self, name, value) # 使用示例 obj = MonitoredObject(name="测试", value=42) print(obj.name) # 访问属性会触发打印 obj.value = 100 # 修改属性也会触发打印 ``` **实现原理:** 1. **`__getattribute__`方法**:拦截所有属性读取操作,包括已存在的属性。使用`object.__getattribute__`避免递归调用。 2. **`__setattr__`方法**:拦截所有属性赋值操作,通过`object.__setattr__`实际修改属性。 3. **初始化处理**:在`__init__`中直接操作`__dict__`来避免触发`__setattr__`。 **扩展功能建议:** - **嵌套对象监控**:如果属性本身是对象,可递归包装返回的对象(需处理循环引用)。 - **选择性日志**:添加过滤条件,仅记录特定属性或满足条件的操作。 - **性能优化**:使用开关控制监控,或在调试模式下启用。 - **更详细的日志**:记录时间、调用栈等信息,方便调试。 例如,增加监控开关: ```python class MonitoredObject: _monitoring_enabled = True # 全局监控开关 def __getattribute__(self, name): value = object.__getattribute__(self, name) if object.__getattribute__(self, '_monitoring_enabled'): print(f"[监控] 读取: {name} = {value}") return value # 临时关闭监控 obj = MonitoredObject() MonitoredObject._monitoring_enabled = False obj.data = "无日志" # 会触发打印 ``` 这种方法适用于调试对象的属性访问流程,帮助开发者理解程序行为或追踪意外修改。实际应用中需权衡日志详细度与性能影响。
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